Я пытаюсь установить модель xgboost с использованием графического процессора Google Colab со следующим кодом:
param = {'gpu_id' : 0, 'tree_method' : 'gpu_hist', 'predictor' : 'gpu_predictor', 'max_bin' : 16}
model = xgb.XGBRegressor(kwargs = param)
model.fit(X_train, y_train)
Однако выполнение этого длится целую вечность, как если бы не использовался графический процессор, и, более того, ему требуется гигабайт оперативной памяти, что приводит к перезапуску ядра даже до завершения процесса подгонки.
Интересно, что запуск модели без использования интерфейса sklearn (с помощью функции train) происходит по мере необходимости, поэтому я мог бы это сделать, но я не понимаю, как изменить количество деревьев в этом режиме. В списке параметров xgboost нет такого параметра как n_estimators, не могли бы вы, пожалуйста, ответить, как это может быть?